package com.xyzm.mytest.datasturcture.graph;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;

public class Graph_Demo1 {
    public static void main(String[] args) {
        int n = 5;
        String vertexs[] = {"A","B","C","D","E"};
        Graph graph = new Graph(vertexs.length);
        for (String vertexValue :vertexs) {
            graph.insertVertex(vertexValue);
        }
        graph.insertEdge(0,1,1);
        graph.insertEdge(0,2,1);
        graph.insertEdge(1,2,1);
        graph.insertEdge(1,3,1);
        graph.insertEdge(1,4,1);
        graph.showGraph();

        //测试深度优先
        graph.dfs();
    }

}
class Graph{
    private ArrayList<String> vertexList;
    private int[][] edges;
    private int numOfEdges; //边的数目
    private boolean[] isVisited;
    //构造方法
    public Graph(int n){
        edges = new int[n][n];
        vertexList = new ArrayList<>(n);
        numOfEdges = 0;
        isVisited = new boolean[n];
    }
    //添加节点
    public void insertVertex(String vertex){
        vertexList.add(vertex);

    }
    //添加边
    public void insertEdge(int v1,int v2,int weight){
        edges[v1][v2] = weight;
        edges[v2][v1] = weight;
        numOfEdges++;
    }

    //图中常用的方法
    public int getNumOfVertex(){
        return vertexList.size();
    }
    public String getValueByIndex(int i){
        return vertexList.get(i);
    }
    public int getWeight(int v1,int v2){
        return edges[v1][v2];
    }
    //显示图对应的矩阵
    public void showGraph(){
        for(int[] link:edges){
            System.out.println(Arrays.toString(link));
        }
    }

    //遍历
    //深度优先
    /*
    * 1、访问初始节点v，并标记节点v已访问
    * 2、查找节点v的第一个邻接节点w。
    * 3、若w存在，则继续执行4，否则回到第一步，键从v的下一个节点继续
    * 4、若w未被访问，对w进行深度优先遍历递归（即把w当做另一个v，然后进行步骤123）。
    * 5、查找节点v的邻接节点的下一个邻接节点，转到步骤3
    * */
    private void dfs(boolean[] isVisited,int i){
        System.out.print(getValueByIndex(i)+"->");
        isVisited[i] = true;
        int w = getFirstNeighbor(i);
        while(w!=-1){
            if(!isVisited[w]){
                dfs(isVisited,w);
            }
            w = getNextNeighbor(i,w);
        }
    }
    public void dfs(){
        for (int i = 0; i < getNumOfVertex(); i++) {
            if(!isVisited[i]){
                dfs(isVisited,i);
            }
        }
    }
    private int getFirstNeighbor(int index){
        for (int i = 0; i < vertexList.size(); i++) {
            if(edges[index][i]>0){
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }
    //根据前一个邻接节点的下标获取下一个邻接节点
    private int getNextNeighbor(int v1,int v2){
        for (int i = v2+1; i < vertexList.size(); i++) {
            if(edges[v1][i]>0){
                return i;
            }

        }
        return -1;
    }
    //广度优先
    /*
    * 1、访问初始节点V并标记节点V为已访问
    * 2、节点V入列
    * 3、当队列非空时，继续执行，否则算法结束
    * 4、出队列，取得对头节点U
    * 5、查找节点U的第一个邻接节点W。
    * 6、若节点U的邻接节点W不存在，则转到步骤3；否则循环执行以下三个步骤；
    * 6.1、若节点W 上未被访问，则访问节点W并标记为已访问。
    * 6.2、节点W入队列
    * 6.3、查找节点U的继W邻接节点W，转到步骤6
    * */
    public void bfs(){

    }

}
